Ученая степень кандидата наук (специальность «экология»). Стаж научной работы не менее 5 лет. Наличие не менее 6 научных публикаций в журналах, индексированных в базах данных Web of Science и/или Scopus (из них не менее четырех должны быть посвящены популяционной экологии, динамике численности или структуре сообществ мелких млекопитающих). Подтвержденный опыт самостоятельной организации и проведения полевых учетов мелких млекопитающих стандартными методами. Наличие компетенций в области видовой идентификации мелких млекопитающих по краниологическим и экстерьерным признакам в полевых и лабораторных условиях. Владение навыками пробоподготовки для проведения молекулярно-генетического анализа. Опыт написания научных статей. Опыт участия в экспедиционных работах. Участие в отечественных и международных научных конференциях. Опыт обработки массивов климатических данных для выявления связей "климат-популяционная динамика". Владение R (продвинутая обработка и очистка данных (dplyr, tidyr, lubridate, stringr); разведочный анализ и визуализация (ggplot2, plotly, corrplot); построение и валидация обобщённых линейных моделей (GLM), обобщённых аддитивных моделей (GAM), смешанных моделей (lme4) и их диагностика (DHARMa); многомерная статистика (PCA, кластерный анализ); спектральный анализ временных рядов (WaveletComp, biwavelet); многомодельный вывод и усреднение моделей (MuMIn), генерация отчётов (R Markdown, Quarto) и Python (обработка и агрегация табличных данных (Pandas); визуализация (Matplotlib, Seaborn); машинное обучение: классификация, регрессия, подбор гиперпараметров (Scikit-learn, CatBoost, XGBoost, LightGBM), работа с временными рядами (statsmodels); базовые навыки работы с нейросетями (PyTorch / TensorFlow). Владение системами контроля версий (git) и ОС Linux (работа в терминале, conda). Управление научными данными: tidy data principles, reproducible research, FAIR principles.